近几年，随着国家智能电网计划的提出，电力工业得到了更长远的发展，但随之而来的安全问题却越来越突出，电力配网系统中存在很多安全隐患，智能监控和预警非常必要。目前的电力配网监控系统仅局限于仪表数字量采集和开关状态监测，缺少必要的分析和预警。本文研究并实现了一种基于图像差异识别的电力配网在线巡检系统，结合遗传算法与SIFT算法对图像进行分析处理，不仅实现了电力配网的可视化、网络化，而且使原有的监控系统具有更好的处理、分析、识别能力，智能化程度进一步提高。　　首先，本文综合分析了智能电网发展所带来的机遇和挑战，介绍了图像处理的基本概念、图像特征值提取和图像匹配的方法等。研究了基于图像减法的图像差异识别方法，并针对电力配网在线巡检中图像的特点做了相应的讨论。　　接着，利用遗传算法的全局搜索功能及迭代寻优的特点改进了SIFT算法中的极值点检测和阈值选择，并通过对关键区域的选择来减少背景像素所带来的识别误差。不仅从算法上提高了图像目标检测的准确度，更基于化整为零的思想缩小了目标范围，减少了不必要的误差。　　最后，设计并实现了电力配网在线巡检系统，通过引入SVG图像，将变电站接线图嵌入网页端，并通过节点关联的方式来进行数据交互，实现图像监控的可视化。同时,图像报警功能的应用和仿真结果表明了基于图像差异识别的电力配网在线巡检系统的有效性和可行性。